La inteligencia artificial se ha convertido en una presencia constante en el desarrollo de software moderno. Desde asistente de códigos hasta generadores automáticos de pruebas, las herramientas basadas en IA parecen ofrecer un futuro en el que programar será más rápido y eficiente. Sin embargo, para muchos ingenieros de software, esa promesa todavía está lejos de cumplirse.
En la práctica, los asistentes de programación con IA pueden ser útiles para resolver tareas simples, pero cuando se trata de integrar su código en proyectos reales, los resultados suelen ser inconsistentes, incompletos y, a veces, contraproducentes. Lo que debería ahorrar tiempo, en ocasiones termina generando más trabajo de revisión, depuración y corrección.
Los asistentes de programación con IA bajo la lupa
Para algunos desarrolladores, según ha informado The Register, la IA se ha convertido en una herramienta auxiliar, casi invisible, integrada en su flujo de trabajo diario. Pero para otros, sigue siendo un experimento. El ingeniero de software que compartió su experiencia resumen bien esta tensión entre promesa y realidad.
Los resultados variables e incompletos que ofrece, en promedio, no ahorran tiempo.
Este profesional, con décadas de experiencia en lenguajes como Visual Basic, Delphi, C++ y C#, afirma que aunque la IA puede ayudarte en consultas puntuales, o tareas menores, no sustituye la experiencia, la lógica ni la comprensión profunda del código que solo un desarrollador humano puede aportar.
Lo que la IA hace bien (y lo que no tanto)
En tareas concretas como explicar conceptos o sugerir código básico, herramientas como GitHub Copilot o ChatGPT son rápidas, precisas y contextualmente útil. Sin embargo, su rendimiento disminuye drásticamente en escenarios complejos, especialmente en bases de códigos grandes, proyectos heredados o sistemas con múltiples dependencias.
Copilot sugirió con seguridad que HKCU\Software\Classes.pdf era suficiente para leer la aplicación asociada a los PDF desde el registro. Pero faltaban detalles. Finalmente encontré una respuesta más completa en StackOverflow.
El problema no fue la idea inicial, sino la falta de contexto y profundidad técnica. Un error menor es una respuesta de IA puede derivar en un fallo en producción, algo inaceptable en entornos industriales o corporativos donde cada línea de código importa.
La falsa sensación de seguridad de la IA
Un aspecto que preocupa a muchos ingenieros es la confianza excesiva con la que las herramientas de IA presentan sus respuestas. Aunque la información no sea precisa, el tono categórico induce a creer que sí los es. Ese exceso de certeza puede llevar a una dependencia peligrosa y a la pérdida gradual de pensamientos críticos en la programación.
Además, el dominio de unas pocas corporaciones tecnológicas en el desarrollo de modelos de IA plantea cuestiones éticas y de dependencia digital. Tal y como lo señala el ingeniero:
Las empresas de IA han absorbido una parte considerable de la producción creativa humana. Si sus promesas se cumplen, puede que ya sea tarde para mantener nuestra independencia de los gigantes tecnológicos.
IA y productividad: ¿ayuda o distracción?
El equilibrio ideal parece encontrarse entre la curiosidad y la prudencia. Usar la IA como apoyo para explorar ideas o escribir fragmentos simples de código puede ser útil. Pero pretender que reemplace la experiencia o el criterio de un profesional es una ilusión.
Un gerente de pruebas que también fue entrevistado lo confirma:
Los resultados con IA fueron deficientes. Requerían varios ciclos de modificación antes de obtener algo útil. Para testers experimentados, era una pérdida de tiempo.
Finalmente, los asistentes de programación con IA son herramientas poderosas, pero no mágicas. Pueden enseñar, sugerir y acelerar pequeñas tareas, pero aún están lejos de ahorrar tiempo real en proyectos profesionales complejos. La clave está en mantener siempre el control y usar el juicio humano como filtro final.